di Michele Allegretti

L’AI Index, uno dei rapporti più autorevoli e completi al mondo sullo stato dell’intelligenza artificiale, redatto dallo Stanford HAI e pubblicato il 13 aprile 2026, delinea un panorama in cui l’intelligenza artificiale ha superato la fase di “novità” per diventare una forza strutturale dell’economia globale, pur presentando sfide ambientali e di misurazione senza precedenti.

Lanciato nel 2019, lo Stanford HAI è uno dei centri di ricerca più influenti al mondo nel campo dell’intelligenza artificiale. La sua missione non è solo far progredire la tecnologia, ma garantire che questa sia progettata per migliorare la condizione umana, piuttosto che sostituirla o danneggiarla.

L’AI non è più una previsione

Se potessimo sintetizzare in poche righe il senso dei dati pubblicati, potremmo dire che l’AI non è più una previsione per il futuro, ma una realtà presente che sta trasformando il lavoro e la scienza, portando con sé un debito ambientale e sociale che le attuali normative e metriche di controllo non sono ancora in grado di gestire pienamente.

Rimangono ancora presenti questioni di cruciale importanza nelle credenze che influenzano gli algoritmi, come il gender gap nell’accesso alle STEM da parte del genere femminile, ma anche, negli Stati Uniti, delle minoranze etniche e dei nativi americani. Permane un divario di genere anche nei percorsi formativi legati all’intelligenza artificiale: le donne risultano complessivamente sottorappresentate, pur mostrando una maggiore presenza relativa nei programmi orientati al software rispetto a quelli focalizzati sull’hardware, con un picco del 36% nei corsi di laurea magistrale in ambito software per l’AI.

La centralità della sovranità si è spostata dagli Stati Uniti per divenire un fenomeno multipolare e distribuito, anche se in maniera discontinua e frammentata, stimolando un momento di grande accelerazione delle capacità dei modelli, che porta come conseguenza a una sostanziale convergenza di prestazioni. Questo fenomeno accelera anche la crisi dei benchmark: gli strumenti tradizionali usati per valutarli stanno faticando a rimanere rilevanti; l’AI sta superando i test più velocemente di quanto gli esperti riescano a crearne di nuovi.

Una relazione ancora in costruzione

Un’ulteriore linea interpretativa riguarda la relazione che le realtà produttive, le istituzioni e gli esseri umani stanno sviluppando con le AI. Un rapporto ancora in costruzione, dove le domande si susseguono alla ricerca di pattern, ben leggibili dai dati, e che si ripetono in molti differenti ambiti.

Essi riguardano le difficoltà nella collaborazione consapevole Human-AI, dove ciascuno concorre per quelle che sono le reali e necessarie capacità di partecipare al progetto, ma che non sempre sono incentrate sull’efficacia, evidenziando che il quid umano rimane sostanzialmente necessario al raggiungimento dell’efficienza a prescindere dalla performance: l’AI si è diffusa prima che sia stato possibile capirne ruoli e perimetri.

Un esempio paradigmatico è stato il passaggio dai chatbot agli AI agents. Il 2025 è stato spesso descritto come l’anno dei sistemi agentici, segnando uno spostamento dalle interazioni conversazionali alla progettazione di sistemi capaci di operare in modo autonomo nei flussi di lavoro. Questa trasformazione si riflette anche nelle competenze richieste dal mercato del lavoro e si accompagna a un divario di percezione tra esperti di AI e utilizzatori finali, segnalando una relazione ancora in evoluzione.

Questa stessa asimmetria si ritrova in ambito healthcare e clinico, dove si evidenzia come la figura umana, al di là della consapevolezza sulla performance, rimanga centrale nella relazione medico-paziente.

In questa direzione si collocano i dati relativi alla percezione dell’AI in ambito sanitario: i pazienti tendono infatti a sostenere l’impiego dell’AI in ruoli di supporto piuttosto che in processi decisionali completamente autonomi, soprattutto nei contesti clinici ad alto rischio (Fee et al., 2025; Allen et al., 2025; Hmido et al., 2025). La preservazione della relazione umana emerge come un tema ricorrente, con i pazienti che identificano la potenziale perdita di cure empatiche come una delle principali preoccupazioni (Carl et al., 2025; Davis et al., 2025).

La fiducia nell’AI appare mediata dal clinico piuttosto che basata su una valutazione diretta della tecnologia: il sostegno del medico rappresenta infatti un fattore determinante per l’accettazione da parte dei pazienti (Berger et al., 2025; Machado et al., 2025; Nong et al., 2025).

Perché è importante per noi?

La centralità della figura umana, che non necessariamente si basa sulla quantità di dati che conosce, ma sulla capacità di discernerli e sull’empatia di saperli trasferire e comunicare, rimane sostanzialmente intatta. Quindi perché tante difficoltà?

In un contesto in cui l’eccesso di produzione di paper scientifici sull’intelligenza artificiale si configura come un fenomeno in crescita, alimentato anche dall’uso di strumenti generativi, la qualità e l’affidabilità della ricerca scientifica basata sui dati e su elementi misurabili, che si propongono come stato dell’arte, ci consentono di avere solide basi di ricerca e un autorevole punto di riferimento, pur tenendo presente i ritardi sistemici che investono la misurazione e la rilevazione di tali dati.

La ragione principale per cui lo Stanford HAI pubblica l’AI Index Report è che l’intelligenza artificiale si muove troppo velocemente perché i singoli governi o le aziende possano monitorarla in modo imparziale. In un settore dominato da annunci pubblicitari e hype, l’AI Index nasce per essere la fonte basata sui dati, per combattere la mancanza di trasparenza, fornire una base per le leggi, misurare il progresso reale, democratizzare l’informazione.

Migliorare la condizione umana è il cuore dello Stanford HAI e la Human-Centered AI diventa il manifesto di una tecnologia che rifiuta l’etichetta di “artificiale” per farsi profondamente umana. Nelle parole della scienziata e fondatrice Fei-Fei Li, l’AI trova la sua vera essenza nell’essere “inspired by people, created by people, and it impacts people”.

Fotografia dell’Italia secondo l’AI Index 2026

Il dato che sintetizza meglio la situazione italiana è la distanza tra la sua posizione normativa e quella operativa. Sul piano della governance, l’Italia è tra i cinque paesi al mondo, con Canada, Francia, Germania e Giappone, ad aver partecipato a ogni iniziativa globale sull’AI dal 2019 al 2025, ed è il primo paese UE ad aver approvato una legge nazionale sull’AI. Sul piano dell’economia reale, è ultima in quasi tutto.

Ricerca, talenti e competenze

L’Italia produce 13.230 autori e inventori AI, nono posto assoluto, ma con appena 22,4 per 100.000 abitanti, lontana da Svizzera (110), Singapore (109) e persino Francia (27,4). I dottorati ICT sono cresciuti da 194 a 248 in un anno (+28%), un segnale positivo ma su numeri ancora piccoli. La rappresentanza femminile tra i talenti AI è al 29,5%, tra le più alte al mondo insieme ad Australia e Canada, il che è uno dei dati migliori del paese. Il gender gap nelle competenze LinkedIn racconta però una storia diversa: uomini a 1,31, donne a 0,69, quasi il doppio. (grafici 1.8.1, 1.8.2, 1.8.3, 1.8.4)

L’indice di penetrazione delle competenze AI su LinkedIn è 1,22, terzultimo su 15 paesi. L’AI Skills Diffusion Index mostra un quadro ancora più preoccupante: AI literacy a 77,95 ma AI engineering a soli 27,33. Il paese sta sviluppando una familiarità di superficie con gli strumenti AI, senza costruire la capacità tecnica per produrli o implementarli. (grafico 7.4.3)

Tra gli autori e inventori AI, l’Italia ha il 29,53% di donne e il 70,47% di uomini, una delle rappresentanze femminili più alte a livello globale, seconda solo all’Arabia Saudita (32,28%) e sostanzialmente alla pari con Australia (30,27%) e Canada (29,59%). Il dato è rimasto però sostanzialmente quasi piatto dal 2010 al 2025: al leggero decrescere del genere maschile è leggermente aumentato quello femminile, come in quasi tutti gli altri paesi. (grafico 1.8.4)

Il gender gap nelle competenze AI su LinkedIn è marcato: gli uomini italiani hanno un indice di penetrazione di 1,31, le donne di 0,69, quasi il doppio. È uno dei gap più ampi del campione, paragonabile a Brasile (1,57 vs 0,66) e peggiore di Francia (1,52 vs 0,87) e Spagna (1,64 vs 0,83). La presenza femminile nel talento AI su LinkedIn è al 35,48% contro il 64,52% maschile, un dato migliore rispetto alla media globale ma con una concentrazione effettiva bassissima: 0,57% degli uomini su LinkedIn dichiara competenze AI contro solo lo 0,31% delle donne. (grafico 4.4.26)

La presenza femminile tra i laureati ICT in Italia è tra le più basse del campione a tutti i livelli: 13% tra i diplomati short-cycle, 16% tra i laureati triennali, 24% tra i magistrali, 25% tra i dottorandi. La media globale è rispettivamente 20%, 22%, 29% e 29%; l’Italia è sotto su tutti e quattro i livelli, con il gap più forte nella formazione di base. (grafici 7.2.9, 7.2.10, 7.2.11, 7.2.12, 7.2.13)

Economia reale, mercato del lavoro e infrastrutture

L’Italia ha finanziato 38 nuove aziende AI nel 2025, terzultima nel campione, alla pari con l’Australia. Le offerte di lavoro che richiedono competenze AI sono all’1,33% del totale, nella parte bassa del campione. La crescita dell’hiring AI è al 9%, positiva ma lontana dai leader. Il saldo migratorio dei talenti AI è negativo (-0,21 per 10.000 membri LinkedIn): l’Italia perde più talenti di quanti ne attrae. (grafico 4.4.24)

L’adozione dell’AI generativa è passata dal 25,8% al 27,8% nella seconda metà del 2025, con una crescita del 2%, nella media europea. Il paese si colloca al 26° posto nella classifica globale. Con un PIL pro capite di circa 40.000 dollari, la diffusione attorno al 30% è sostanzialmente in linea con le attese: non c’è né il ritardo inspiegabile né la sovraperformance di USA o Singapore. (grafici 4.3.10, 4.3.11)

Il dato più allarmante in chiave industriale: -16% nelle installazioni di robot nel 2024, il calo più severo tra tutti i paesi monitorati, peggio di USA (-9%), Germania (-5%), Giappone (-4%). Per un paese che fa della manifattura avanzata un punto di forza identitario, è un segnale da non sottovalutare. (grafico 4.5.6)

L’Italia ospita 168 data center nel 2025, tredicesima nel ranking globale, appena sopra India (153) e Polonia (144), ma molto distante dai leader: gli USA ne hanno 5.427, Germania e Regno Unito rispettivamente 529 e 523. È un’infrastruttura modesta per un’economia del G7, e coerente con il quadro generale: anche qui, le fondamenta fisiche dell’ecosistema AI italiano sono sottodimensionate rispetto al peso economico e alle ambizioni normative del paese. (grafico 1.3.2)

Governance, Responsible AI e fiducia

L’Italia ottiene un punteggio di 61-80 su 100 nella dimensione bias e imparzialità, nella fascia medio-alta, insieme ad Australia e parti d’Europa. Il punteggio riflette la presenza di leggi, organismi di supervisione e meccanismi di enforcement per prevenire outcomes discriminatori dall’AI. I paesi con il punteggio più alto sono USA, Canada, Australia e alcune parti del Nord Europa (81-100), mentre gran parte di Africa, Medio Oriente e Asia Centrale è sotto 20. (grafico 3.7.1)

L’Italia nella dimensione gender equality del GIRAI ottiene un punteggio di 21-40, un valore basso, nella fascia inferiore del campione, mentre Canada e Paesi Bassi guidano con i punteggi più alti, e USA e Brasile si collocano nella fascia 41-60. (grafico 3.7.2)

È nella diversità culturale e linguistica che l’Italia performa meglio: punteggio nella fascia 70-88 su 100, tra i più alti del campione insieme a Germania, Irlanda, Qatar, Estonia e Slovenia. Singapore guida. Il dato riflette le misure italiane di protezione delle lingue locali, dei dialetti e della diversità culturale nel ciclo di vita dell’AI, un’area dove il quadro normativo europeo aiuta significativamente. (grafico 3.7.3)

L’Italia ha contribuito con 29 paper accettati nelle principali conferenze RAI nel 2025, decima nel ranking globale, dietro Canada (54) e South Korea (57), molto lontana da Cina (812) e USA (394). Il numero è modesto in termini assoluti ma coerente con il peso dell’Italia nella ricerca AI complessiva. (grafico 3.4.4)

In Italia, il 52-53% dei lavoratori dichiara di usare l’AI regolarmente al lavoro — in linea con la media europea e nordamericana, ma molto al di sotto dei paesi emergenti dove si supera l’80%. Il dato più significativo è però la fiducia: solo il 40% degli italiani si fida dell’AI per scopi lavorativi, tra i valori più bassi del campione. Il gap tra uso e fiducia, 12-13 punti percentuali, è rivelatore: molti lavoratori italiani usano gli strumenti AI pur non fidandosene pienamente, probabilmente per necessità più che per convinzione. (grafico 9.1.10)

Sul fronte del supporto aziendale, l’Italia mostra numeri più incoraggianti: il 60% delle organizzazioni ha una strategia e una cultura AI, il 62% supporta l’AI literacy, il 64% ha una governance di Responsible AI. Sono valori nella media europea, e coerenti con il buon punteggio GIRAI sulla governance. (grafico 9.1.11)

Conclusioni

L’Italia è un paese che sa costruire strutture ma fatica ad abitarle.

Sul piano della governance è tra i più attivi al mondo: prima legge AI in UE, partecipazione costante a tutti i tavoli internazionali dal 2019, punteggi GIRAI solidi sulla prevenzione dei bias algoritmici e sulla diversità culturale e linguistica. Le architetture formali ci sono: leggi, strategie aziendali, governance della Responsible AI al 64% nelle organizzazioni. È il paese che firma, ratifica e legifera.

Ma sotto questa superficie normativa i numeri raccontano altro. Le competenze AI engineering sono tra le più basse del campione (27,33 nell’indice di diffusione LinkedIn), le donne sono quasi assenti dai percorsi formativi ICT di base (13-16%), il gender equality nel GIRAI è a 21-40, nella fascia bassa, lontano dalla retorica inclusiva che accompagna spesso la comunicazione istituzionale italiana sull’AI. Le installazioni di robot industriali sono calate del 16% nel 2024, il peggior risultato tra tutti i paesi monitorati. Il saldo migratorio dei talenti AI è negativo. Solo 38 nuove aziende AI finanziate nel 2025, alla pari con l’Australia ma con un’economia tre volte più grande.

Il dato forse più rivelatore è la fiducia: solo il 40% dei lavoratori italiani si fida dell’AI per scopi professionali, tra i valori più bassi del campione. Non è un dato tecnico, è un dato culturale. E si lega a tutto il resto: un paese in cui le strutture formali dell’AI sono avanzate, ma la relazione concreta tra le persone e la tecnologia rimane distante, diffidente, non ancora metabolizzata.

L’Italia non è un paese che ignora l’AI. È un paese che la osserva, la norma, la governa e poi fatica a farla propria. Il gap tra il 77,95 di AI literacy e il 27,33 di AI engineering è la misura esatta di questa distanza: sappiamo di cosa si tratta, ma non sappiamo ancora costruirla. (grafico 7.4.3)

Il quadro che emerge è di un paese che fa la sua parte sul fronte normativo e di governance, dove è tra i più attivi, ma che resta indietro su competenze, produttività e adozione pratica degli strumenti AI.

Un gap tra regolamentazione e implementazione abbastanza tipico del contesto europeo, ma che in Italia è particolarmente marcato.